L'evoluzione dell'intelligenza artificiale (AI) e in particolare della GenAI ha aperto le porte a possibilità sorprendenti, tra cui i sistemi multi-agente. Questi sistemi, ispirati dal modo in cui gli esseri umani e altri organismi interagiscono e coordinano le proprie azioni, offrono una visione affascinante di come l'AI possa operare in ambienti complessi.
Cosa sono i sistemi Multi-Agente?
Nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), il concetto di “agente” è fondamentale. Un agente è un’entità autonoma che percepisce l’ambiente in cui si trova, prende decisioni e compie azioni per raggiungere i suoi obiettivi. Gli agenti possono essere sia fisici (es: robot) che virtuali (es: chatbot) e la stessa cosa vale per l’ambiente in cui operano.
I Multi-Agent Systems (MAS) rappresentano un nuovo pattern architetturale che consiste nel coinvolgere più agenti che interagiscono tra loro in un ambiente comune. Ogni agente può possedere conoscenze, obiettivi e capacità autonome, e agisce in modo indipendente per raggiungere i suoi obiettivi mentre influisce sull’ambiente circostante e sugli altri agenti.
I MAS si basano su un’architettura distribuita, in cui ciascun agente è un’entità autonoma con la capacità di percepire l’ambiente, elaborare informazioni e prendere decisioni. Questi agenti possono comunicare tra loro per scambiare conoscenze o coordinare azioni.
Come funziona un sistema Multi-Agente?
Per progettare in maniera efficace un sistema multi-agente è necessaria una comprensione approfondita delle tecnologie e delle metodologie coinvolte. Questi sistemi possono essere classificati in due categorie: competitivi e cooperativi.
- Nei sistemi cooperativi, gli agenti lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune o per massimizzare un beneficio collettivo. La cooperazione tra gli agenti è essenziale e si basa sulla condivisione di informazioni, risorse e strategie.
- Nei sistemi competitivi, gli agenti hanno obiettivi contrastanti o indipendenti. Ogni agente cerca di massimizzare il proprio beneficio, spesso a scapito degli altri. La competizione può essere diretta o indiretta, e gli agenti possono utilizzare strategie per superare i rivali.
Un esempio classico di architettura multi-agente è un sistema di gestione del traffico urbano dove più agenti collaborano tra loro per coordinare i semafori sulla base delle informazioni raccolte tramite i sensori di traffico.
Non per forza tutti gli elementi di un sistema devono implementare logiche di AI al proprio interno. E’ infatti possibile creare sistemi complessi in cui agenti intelligenti collaborano con altri agenti deterministici.
I sistemi Multi-Agente e i LLM
L’integrazione dei Large Language Models nei Sistemi Multi-Agente rappresenta un passo avanti significativo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Questa sinergia combina la flessibilità e l’adattabilità dei MAS con la potenza analitica e generativa dei LLM, creando sistemi intelligenti più efficaci, reattivi e innovativi.
Ecco una serie di casistiche in cui può essere utile combinare i MAS con un LLM:
- Una delle sfide principali dei sistemi multi-agente è la comunicazione tra gli agenti. In questi contesti, la capacità dei LLM di usare il linguaggio naturale è molto utile sia per generare che per interpretare i messaggi.
- Gli agenti nei MAS devono spesso prendere decisioni complesse basate su informazioni complesse, incomplete o incerte. I LLM possono supportare questo processo attraverso la loro capacità di sintesi, comprensione del contesto e previsione.
- La dinamicità degli ambienti in cui i MAS devono operare obbliga a prendere decisioni in tempo reale e ad elaborare strategie sempre diverse. Anche in questo l’adozione di un LLM può aiutare a risolvere il problema.
Quali sono i vantaggi dei MAS?
I sistemi multi-agente presentano numerosi vantaggi rispetto ai classici sistemi di AI:
- Un’architettura distribuita è per sua natura più scalabile rispetto ai sistemi monolitici. E’ infatti possibile assegnare le risorse in maniera mirata alle componenti del sistema che ne hanno maggiormente bisogno.
- Ogni agente può utilizzare la tecnologia più adatta al proprio scopo. Questo si concilia molto bene con l’elevati numero di LLM disponibili. E’ infatti possibile scegliere il modello più adatto in base al tipo di richieste che l’agente deve gestire oltre al fatto di poter impiegare più modelli all’interno dello stesso sistema.
- Agenti indipendenti solo più semplici da monitorare.
In sintesi i sistemi multi-agente rappresentano un modo per modellare l’interazione e la cooperazione tra entità intelligenti. I MAS ci conducono verso un futuro in cui l’AI può non solo risolvere problemi individuali, ma anche collaborare in modo efficace per affrontare sfide sempre più complesse.